随着信息技术的日新月异，作为新的资产形态和价值来源，数据资产被寄予厚望，数据已经跃升为企业最核心的资产之一。越来越多的企业意识到数据的价值，并开始重视对数据资源、数据资产的管理与利用。

数据资产入表几乎会涉及到所有公司，是数据资产走向价值化的关键步骤，并带动数据生成、开发、流通、利用的全周期、全产业的活跃。有预测认为，不久的将来，数据资产将与实物资产、金融资产一道成为经济发展的重要动力源泉。

Part 1

数据资产入表

2024年1月1日，财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行，数据作为一项资产可以被计入企业财务报表之内。1月11日，财政部又印发了《关于加强数据资产管理的指导意见》，旨在规范和加强数据资产管理。紧锣密鼓，数据资产化进程加速，明确要以促进全体人民共享数字经济红利、充分释放数据资产价值为目标，以推动数据资产合规高效流通使用为主线，有序推进数据资产化，加强数据资产全过程管理，更好发挥数据资产价值。因此，数据资产入表是拥有数据的企业的“必答题”，而不是“选答题”。

数据资产入表是指将数据资源作为一种资产进行会计核算和信息披露的制度安排，是数据资源的价值管理和流通使用的重要手段。数据资源则是指企业合法拥有或控制的，预期会给企业带来经济利益的数据集合。数据资源是数字经济的核心要素，也是企业的重要资产。数据资源的价值管理和流通使用，是数据资源的价值体现和增值途径。这种相互依存的关系，共同构成了企业数字化转型中不可或缺的重要支柱。

Part 2

为何要做数据资产入表

作为企业的核心资产之一，数据资产2024年开始被正式纳入会计处理范畴。数据资产入表对企业有着重要的价值意义。

为什么要做数据资产入表？

1.国家战略认可：数据资源被提升为重要的生产要素，与土地、劳动力、资本和技术并列。数据资产入表充分表明数据现代经济中的重要性，在企业会计和财务管理中得到体现。2.提升数据资产价值：数据资产入表能更好地体现数据在企业运营中的价值，将数据从成本中心转变为利润中心，助力企业实现数据驱动的决策。3.提高数据治理和运营管理：数据资产入表有助于企业规范数据管理，提高数据质量，确保数据资产的安全、合规和可控。4.优化企业运营：数据资产入表可以帮助企业分析数据资产的使用情况，发现潜在问题和改进空间，从而优化企业运营流程，提高企业竞争力。5.降低风险：数据资产入表有助于企业识别数据安全风险，加强数据安全防范和应急处置能力，降低企业因数据泄露等事件造成的损失。6.支持企业数字化转型：数据资产入表是企业数字化转型的基础，有助于企业充分利用数据资源，推动业务创新和增长。谁需要数据资产入表？

1.城投公司和国家队：这些公司通常拥有大量的数据资源，数据资产入表可以帮助它们将数据资源转化为资本，支持基础设施建设和生产力的转型

2.互联网企业：互联网企业拥有大量的数据资源，数据资产入表能更好地管理和利用这些数据，实现企业快速发展。

3.金融企业：金融企业面临严格的监管和风险控制要求，数据资产入表有助于确保数据合规、降低风险。

4.传统企业：对于传统企业而言，数据资产入表有助于发掘潜在的数据价值，实现业务转型升级，提高市场竞争力。

5.创新型企业：对于创新型企业，数据资产入表有助于挖掘创新点，加速产品研发和市场拓展。

Part 3

数据资产入表意义

企业数据资产入表的意义深远且重大，主要体现在以下几个方面。

资产增值

通过将数据资产计入企业的资产负债表，可以确保数据资产的价值得到充分的体现，避免企业资产的隐性流失。

有利于提高数据资源的价值透明度和可信度。数据资产入表要求企业对数据资源进行公允价值的评估和信息披露，这有利于提高数据资源的价值透明度和可信度，为数据资源的内部管理和外部交易提供依据和保障。通过数据资产入表，企业可以更加客观和准确地反映自身的数据资源的价值状况，提高数据资源的核算质量和财务报告的可靠性，增强数据资源的价值认知和价值维护，为数据资源的创新应用和价值实现提供动力和激励。

同时，这也有助于提升企业的总资产价值，增强企业的综合实力。

优化资本结构

数据资产入表有助于降低企业的资产负债率，较低的资产负债率不仅可以提高企业的信用等级，降低融资成本，还有助于企业在未来的融资活动中获得更多优势。

优化融资结构

企业可以积极探索数据资产抵质押贷款、数据资产融资租赁等新型融资方式，以数据资产拓宽资金来源。同时，这一变化也有助于外界更深入地了解企业在数字经济领域的实力和潜力，提升企业的市场信誉和估值，为企业的长远发展提供坚实的金融支持。

激活数据要素市场

数据资产入表无疑是数字经济发展的重要驱动力，它推动了数据作为核心生产要素的深入应用，为经济的持续增长注入新活力。

数据资产入表要求企业对数据资源进行资产化的处理，这有利于拓展数据资源的流通渠道和方式，为数据资源的高效利用和价值增值创造条件和空间。通过数据资产入表，企业可以更加灵活和多样地对数据资源进行交易、转让、许可、共享等方式的流通，提高数据资源的流动性和流通效率，增加数据资源的流通收益和流通价值，为数据资源的价值最大化提供可能和机会。

Part 4

企业数据资产化“三部曲”

企业数字化转型离不开数字资产和数据资产的协同发力。前者是产品和内容的载体，后者是决策和创新的源泉。企业须建立完善体系，高效管理和利用两类资产,才能拥抱数字浪潮、获得竞争优势。

企业数据资产化的"三部曲"：数据要素流通价值链模型

企业数据资产化需通过"数据资源化->资源产品化->产品资产化"三步曲,并得到认证机构的"三步蒸馏"。只有如此,企业才能真正实现数据资产化,驾驭数字化机遇。

Part 5

工业数字化新机遇

数据是数字化、智能化的“成果”，也是驱动数字化、智能化的“要素”。数据资产入表，意味着工业数字化迎来新机遇。

“入表”为数字化转型带来新机遇

数据资产入表不仅对内提升数据的规范性、统一性，对外也可以作为交易的资产，成为可以确权并衡量企业资产、利润的重要指标。在这个过程中，企业商业机制或服务模型将发生转变，数据资产入表在倒逼企业释放数据能力的同时，也在倒逼其数字化业务模式发生变化，工业、制造类企业对数据要素的重视程度日益加深。

数字资产入表对工业企业的影响十分重要。它可以帮助企业在优化财务管理、提高运营效率、降低成本、增加商业机会、促进创新、增强市场竞争力、优化资源分配以及提高企业信誉、企业综合竞争力等方面发挥积极作用。一批企业已开始做出有益的探索和成功实践。浪潮已经在数据资产质量评价、数据资产价值评估做了一些实践。王相成介绍，浪潮傲林扎实开展数据资产评估工作，以浪潮傲林分析模型数据资产为主体开展数据资产评估，2023年10月23日通过了数据质量评价，11月16日发布了首份被中评协备份的数据资产评估报告，并基于此数据资产取得1000万元的授信额度。同时，浪潮推出的浪潮海岳数据质量评价工具3.0，可针对不同的数据资产，动态准确生成匹配的评价规则。

用友精智工业大数据中心汇聚300万工业企业的亿万数据，沉淀2926款工业机理模型。其中，基于工业互联网标识大数据，可以实现产业链上下游企业智能互联；基于设备故障大数据，可以帮助工程师快速定位故障原因、精准排故；基于废钢判级大模型，可以帮助质检人员提高工作效率、降低生产成本；基于安全行为识别大模型，可以帮助生产安全管理人员及时发现危险行为、实时预警、消除安全隐患。

鞍钢作为中央直管的国有大型企业，将数智化视为新一轮钢铁工业革命的核心竞争力，充分发挥海量数据和丰富应用场景的优势，持续推进数字化、智能化建设。2022年6月鞍钢已开始着手数据治理和数据资产梳理相关工作。为了数据流通，以及数据价值的更好利用，鞍钢从规划层面和方案落地分解出五大类17项的重点应用。

倒逼企业释放数据能力

当前，我国很大一部分工业企业数字化转型的动力不足，还处于信息化的过程中，它们没有形成数据体系或者说没有一个完整的数据战略去指导产生数据资产。

工业企业数据化转型，不能只是卖个设备、工具。工具或设备一定要具有数据采集合法采集的能力，我们需要去思考远程的数据联动，能够监控数据、设备的运转正常性，能够提前预测设备可能的故障，并且做到“零故障”服务。

目前，越来越多的企业意识到，工业行业数字化降本增效必然会走到一个“瓶颈期”，因为所有的数字化转型如果是以降本增效为目标则会遇到“阈值”，成本不可能归零，效益不会无限扩大。企业要转变商业机制或服务模型，这个过程当中，数据资产入表其实在倒逼企业释放数据能力的同时，也在倒逼数字化业务模式要发生变化。企业数据资产将促进企业传统的业务形态升级，而数据资产的沉淀将最终为用户创造实质价值，这样才能够产生有效的发力点。工业企业的数据来源复杂多样、数据规模更大，需要有针对工业企业专门数据治理、数据资产管理平台来支撑，这是实现数据资产化的技术保障；另外，工业企业在经营管理、生产运营方面，有很多场景可以拉动由数据资源到数据产品、数据服务转换，如战略决策、生产改进、运营优化、风险防控等方面，这是实现数据资产化的重要引擎，需要专业化厂商提供服务支撑。

工业数据资源的开源设计非常重要，由大企业牵头然后开源打造生态，会有新的商业转换机会。颜阳预测，随着大模型、元宇宙的发展以及未来企业数据资产入表的推进，如果企业能够抓住机会成长起来，有可能会成为新的“独角兽”。

数据资产，这个诞生于数字化大潮中的产物，正悄然向我们揭示了一个全新的商业文明篇章。我们是否准备好了，去迎接和拥抱这个全新的商业文明呢？我们是否有信心和勇气，去创造和享受这个全新的商业文明呢？